Wichtige Erkenntnisse
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Warum Ladevorgänge bei Elektrofahrzeugen fehlschlagen und wie KI die Erfolgsquote verbessert
Da die Ladenetzwerke für Elektrofahrzeuge weiter wachsen, müssen die Betreiber Tausende von Ladevorgängen in immer umfangreicheren Netzwerken verwalten. Sich auf den Ausbau des öffentlichen Stromnetzes zu verlassen, wird zunehmend schwieriger, da sich die Anschlussfristen über Jahre hinziehen. Steigende Stromkosten und infrastrukturelle Einschränkungen verändern zudem die Wirtschaftlichkeit des Ladens von Elektrofahrzeugen, sodass die Rentabilität davon abhängt, mehr Wert aus den bestehenden Ladeanlagen zu schöpfen, anstatt einfach nur neue zu errichten.
Diese sich wandelnde Marktdynamik erfordert Transparenz im Betrieb. Doch mit dem Ausbau der Netzwerke fallen immer mehr Daten an, als die Teams realistisch gesehen selbst analysieren können, was es erschwert, Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf die Fahrer auswirken. Diese zunehmende Komplexität beim Betrieb groß angelegter Netzwerke ist der Grund dafür, dass KI zu einem integralen Bestandteil des Ladebetriebs für Elektrofahrzeuge wird. KI analysiert kontinuierlich die Ladedaten, um Probleme zu identifizieren, die die Ladeleistung verbessern, die Zuverlässigkeit erhöhen und wichtige betriebliche KPIs stärken.
Kennzahlen für einen rentablen Ladebetrieb
Die Auslastung der Ladestationen ist nach wie vor einer der wichtigsten Rentabilitätsfaktoren für Ladesysteme für Elektrofahrzeuge. Sie gibt an, wie oft Ladestationen aktiv genutzt werden. Eine höhere Auslastung führt zu mehr Ladevorgängen und höheren Einnahmen aus der bestehenden Infrastruktur, was letztlich den ROI verbessert. Der tatsächliche ROI ergibt sich jedoch aus der Optimierung der verborgenen betrieblichen Faktoren, die sowohl den Umsatz als auch das Fahrerlebnis direkt beeinflussen.
- Die Ladeerfolgsquote (CSR) gibt den Prozentsatz der Fahrer an , die bei einem Ladevorgang erfolgreich Energie erhalten, unabhängig davon, wie viele Versuche dafür erforderlich sind.
- Erfolgsquote beim ersten Versuch (FTR) misst den Prozentsatz der Fahrer, die den Ladevorgang beim ersten Versuch erfolgreich starten.
Zusammen liefern diese Kennzahlen wichtige Einblicke in die Netzwerkleistung. Ein niedriger CSR-Wert bedeutet, dass den Betreibern Einnahmen entgehen, weil die Fahrer überhaupt nicht aufladen können. Ein niedriger FTR-Wert bedeutet, dass die Fahrer zwar letztendlich vielleicht aufladen können, das Erlebnis jedoch frustrierend ist und oft mehrere Versuche erfordert. Beide Kennzahlen wirken sich direkt auf die Auslastung, die Kundenbindung und die langfristige Rentabilität aus.
Die Zuverlässigkeitslücke
Zwar haben sich die Erstladerate in den letzten Jahren verbessert, doch die konsequente Erzielung einer hohen Erstladerate bleibt eine Herausforderung. In vielen Fällen erfahren die Betreiber nach wie vor erst von frustrierten Fahrern von Ausfällen an Elektroauto-Ladestationen und nicht über ihre Lademanagement-Plattform. Obwohl die Anzahl der fehlgeschlagenen Ladevorgänge im Jahr 2025 auf 14 % gesunken ist, ist immer noch etwa jeder siebte Ladeversuch erfolglos, und selbst bei abgeschlossenen Ladevorgängen sind oft mehrere Versuche erforderlich, bevor der Ladevorgang beginnt.
Warum das Laden von Elektrofahrzeugen fehlschlägt
Warum ist es also eine solche Herausforderung, durchweg erfolgreiche Ladevorgänge zu gewährleisten? Eine Studie ergab, dass 60 % der Ladefehler durch defekte Ladegeräte verursacht werden, aber mehr als ein Drittel der Fehler tritt an Ladegeräten auf, die voll funktionsfähig erscheinen. Daher können sich CPOs bei der Fehlerdiagnose nicht allein auf den Status der EV-Ladestation verlassen, was die Ursachenanalyse erschwert. Fehlgeschlagene Ladevorgänge von Elektrofahrzeugen können auf eine Vielzahl von Problemen zurückzuführen sein, darunter:
- defekte Hardware oder Komponenten
- fehlerhafte Firmware-Updates
- Fahrzeugkompatibilität
- Netzwerkunterbrechungen
- Probleme bei der Einhaltung der OCPP-Vorgaben
- Fehler bei der Autorisierung oder der Zahlungsabwicklung
- Nutzerverhalten
CPOs benötigen Einblick in die Schwachstellen ihres Netzwerks, um die Kundenzufriedenheit (CSR) und die Fehlerbehebungsrate (FTR) zu verbessern. Probleme können auf eine bestimmte Ladestation, ein Ladegerätmodell, einen Hersteller oder eine Lademethode beschränkt sein. Die Diagnose dieser Störungen erfordert jedoch oft stundenlange Protokollanalysen, uneinheitliche Dashboards und isoliertes Fachwissen. Angesichts des kontinuierlichen Ausbaus der Ladesysteme für Elektrofahrzeuge ist dieser reaktive Ansatz nicht mehr praktikabel.
Wie KI beim Laden von Elektrofahrzeugen Probleme erkennt, bevor die Fahrer sie bemerken
Echtzeitüberwachung und prädiktive Analysen tragen dazu bei, Wartungsprobleme zu erkennen, bevor die Fahrer die Auswirkungen spüren. Mit einem proaktiven Wartungsansatz schneiden kleinere Ladestationsbetreiber (CPOs) durchweg besser ab als größere, reaktiv agierende Netzbetreiber.
Proaktive Diagnosen stützen sich zunehmend auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Automatisierte Abläufe ermöglichen es den Betreibern, Probleme an Ladestationen für Elektrofahrzeuge schneller zu erkennen und zu diagnostizieren, indem sie Ladedaten analysieren und Fehler klassifizieren. Das Erkennen von Trends über mehrere Ladevorgänge hinweg kann die Ursachen aufdecken, ohne dass Zeit für manuelle Untersuchungen aufgewendet werden muss. Anstatt darauf zu warten, dass sich Fahrer beschweren, können CPO durch den Einsatz von KI beim Laden von Elektrofahrzeugen Probleme proaktiv erkennen und Fehler dann schnell beheben, um die KPIs zu verbessern. Auf diese Weise können sie die Auswirkungen auf den Umsatz berechnen.
Wie KI-gestützte Software für das Laden von Elektrofahrzeugen dies ermöglicht
KI-gestützte Software für das Laden von Elektrofahrzeugen kann OCPP-Meldungen automatisch auswerten und Fehler innerhalb von Sekunden statt Stunden klassifizieren. Eine Lademanagement-Plattform für Elektrofahrzeuge mit einer KI-Ebene verfügt über die notwendigen Werkzeuge, um das Netzwerk äußerst effektiv zu analysieren und zu verwalten.
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Software-Tools für KI-gesteuertes Laden |
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| Werkzeug | Vorteil |
Automatische Datensuche |
Die KI durchsucht Tausende von Netzwerkdatenpunkten, um die Gründe für Schwankungen der Erfolgsraten zu ermitteln, sodass ein ständiges Wechseln zwischen vereinzelten Dashboards vermieden wird. |
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Umfassende datenübergreifende Analyse |
Die KI führt komplexe Queranalysen durch und setzt Fehlertypen mit bestimmten Herstellern, Steckertypen und Ladegerätemodellen in Beziehung, um festzustellen, ob es sich bei einem Ausfall um ein weit verbreitetes Hardwareproblem oder um ein standortspezifisches Problem handelt. |
Autonome Visualisierung und Berichterstellung |
Die KI wertet Daten aus und erstellt automatisch die passenden Visualisierungen, um Vergleiche zwischen verschiedenen Hardware-Marken anzustellen. |
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Automatisierte Aufgabenausführung |
Die KI löst Workflows aus, um automatisch wöchentliche Leistungsübersichten abzurufen, Standorte mit sinkenden Erfolgsraten herauszufiltern und detaillierte Datenexporte für die Wartungsteams vorzubereiten. |
Sofortige Präsentation für die Interessengruppen |
Die KI fasst alle analysierten Daten innerhalb von Sekunden in einer professionellen, markenspezifischen Präsentation zusammen. |
Durch die Analyse der OCPP-Daten über den gesamten Ladevorgang hinweg – vom Eintreffen des Fahrers an einem Standort bis zu seiner Abfahrt – verschafft die KI den Betreibern einen Überblick darüber, ob die Fahrer überhaupt erfolgreich aufgeladen haben, wie viele Versuche dafür erforderlich waren und wo es zu Fehlern kam.
Auf diese Weise bietet die KI-gestützte proaktive Diagnostik einen erheblichen geschäftlichen Mehrwert:
- die Ursachen ermitteln, bevor sie sich auf die Fahrer auswirken
- Probleme schneller lösen – mit von der KI vorgeschlagenen Abhilfemaßnahmen
- die Abhängigkeit von knappem technischem Fachwissen verringern
- Firmware-Probleme proaktiv reduzieren
- die Auslastung der Ladegeräte steigern
- die Zufriedenheit der Elektroautofahrer steigern
Driivz-Intelligenzebene für das Laden von Elektrofahrzeugen
KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Das Driivz Multi-Agent-System stützt sich auf jahrelangeOCPP/OCPI-Daten aus der Praxis und bietet CPOs Zugang zu netzwerkübergreifenden Erkenntnissen und Markt-Benchmarks, mit deren Hilfe sich Möglichkeiten zur Verbesserung der Netzwerkleistung identifizieren lassen. Das Ergebnis sind eine schnellere Ursachenanalyse, proaktive Diagnosen und die erforderlichen Erkenntnisse zur Verbesserung von CSR, FTR, Auslastung und der Gesamtleistung des Netzwerks.
